數字人類學視域下的產品創新設計

李秋華 唐林濤

摘要：應用大數據思維為產品創新設計探索新方法，旨在推動大數據與產品創新設計理論的發展。運用跨學科的方法，歸納了數字人類學視域下大數據對產品創新設計的啟發與價值。提出了大數據從生活方式、全景圖和遠讀3個方面驅動了產品創新設計。產品創新設計將從對物的設計轉向對數字化生活方式的設計，大數據驅動產品創新設計的變革。

關鍵詞：大數據；創新設計；人類學；生活方式；全景圖；遠讀

中圖分類號：C64 文獻標識碼：A文章編號：1003-0069（2024）05-0070-03

Abstract：Applying big data thinking to explore new methods for product innovation design aims to promote the development of big data and product innovation design theory.Using an interdisciplinary approach，this study summarizes the inspiration and value of big data for product innovation design from the perspective of digital anthropology.It is proposed that big data drives product innovation design from three aspects：lifestyle，panoramic view and distant reading.Product innovation design will shift from the design of objects to digital lifestyle，and the transformation of product innovation design driven by big data.

Keywords：Big data；Innovative design；Anthropology；Lifestyle；Panoramic view；Distant reading

引言

2008年9月《Nature》大數據專刊的出版和IBM公司“智慧地球”戰略的提出，引發了人們對大數據的關注[1]。今天每個人已成為大數據的使用者和創造者，大數據能夠跨時空地記錄人類的足跡，已使人們的生活發生了翻天覆地的變化。圖靈獎得主吉姆·格雷提出大數據是科學研究的第四范式[2]。中國工程院倪光南院士指出，科學研究實驗為主的第一范式、理論為主的第二范式、計算為主的第三范式都是在已知規律的情況下發現新規律，而大數據“則是在未知規律的情況下，運用計算機能力從大數據中發現規律并發揮規律的作用”[3]。大數據作為新的技術和工具已賦能于眾多領域，很多學科開展了大數據相關的研究和應用。目前雖然產品相關的大數據很多，但是缺少如何將大數據應用于產品創新設計的理論和方法。工業設計正面臨著數據化、智能化轉型[4]，在“中國制造 2025”背景下，如何應用大數據融合跨學科的知識，更加高效地開展產品創新是設計學面對的新課題。

一、數字人類學

（一）數字人類學的演進

數字是用于度量的符號，在人類文明和人類語言中發揮著重要的價值，為人們記錄自然規律和把握客觀世界提供了工具。現代人類學之父博厄斯認為，人類學主要研究領域是“人的科學”，包括人類的文化性、社會性、起源與演變等[5]。數字人類學的演進見圖1，數字人類學是用人類學的方法研究人類如何應用數字，及數字是如何影響人類生活的，例如探索數字在跨時空、跨文化的人類族群中的生成與演進，數字與社會、經濟、政治、藝術的關系，數字文化與生態等[6]。隨著大數據的發展，數字人類學家的研究擴展到了人們如何使用數字化產品，和數字化產品如何改變人們的生活方式，分析深描產品的社會意義。

（二）數字人類學的研究案例

隨著大數據的發展，人類學也開始將數據挖掘和機器學習作為其研究方法的一部分，將民族志田野調查與大數據相結合，大數據和計算機成為人類學研究和人類學思想新的推動力。大數據相關的工具和技術能幫助人類學家研究處理大量數字化的圖像和文本，追蹤以前隱藏在視線之外的規律和聯系，提升了人類學研究的深度、廣度和創新度。大數據是以數字的形式存在的，在人類學的研究中，通過數字化的方法將復雜多變的信息對象如文本、圖形、圖像、聲音、顏色等，編碼轉換為數據，用計算機進行量化的統計分析，以數據為研究對象和主要驅動力進行文化、社會、經濟和政治等方面分析，數字之眼更加全面客觀地幫助人類學家透視歷史和洞察未來。以數字人類學對文化藝術中心的變遷研究為例，文化藝術的涌現過程是大量個體之間復雜互動的產物，Schich研究團隊通過對2000多年來超過15萬位名人出生和死亡地點的研究，利用大數據和定量分析構建了一個文化藝術的數據庫，追溯了歐洲和北美的文化敘事，超越了傳統特定事件得出文化中心歷史演變的方法，數據化地呈現了文化藝術中心由歐洲遷移到美國，又由美國西部遷移到了美國東部[7]。此外，數字人類學家的大數據研究還涉及了權力浪潮、產品發明、民族精神、職業發展、名人出現等領域，數字化地分析人類發展的演變規律。例如數字人類學家通過對成名年齡大數據的分析，發現了職業不同對成名時間具有重要影響，演員成名常在30歲左右，作家成名常在40歲左右，藝術家成名常在60歲之后。可見，大數據為數字人類學的科學研究提供了新的視角和新的工具，在數字人類學視域下的產品創新設計中，大數據產生了哪些影響和價值呢？

（三）數字人類學對產品創新設計的啟示

大數據是一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，是由機器記錄的人們做什么和說什么生成的數據[8]。阿里巴巴的鄧中華總結道，大數據在語義層面的“大”即巨量，指數量、形式、含義的豐富，高保真地記錄與儲存；“數據”是指所有信息可量化的數字記錄，大數據在應用層面是一套數據處理技術或方法體系，提升了效率與擴展性，為探索新模式、新場景、新體驗提供了新工具[9]。大數據具有5V的特點，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低密度價值）、Veracity（真實性）[10]，見圖2。大數據為產品創新提供了新的材料和方法，在產品創新需求輸入、產品要素分析、產品智能化設計、產品創新效果評估等方面，大數據開啟了新范式。科技的發展改變了設計的方法和觀念[11]，大數據驅動了產品創新設計的變革，本文歸納提出了大數據在生活方式、全景圖和遠讀3個方面對產品創新設計的啟發與價值。

二、大數據塑造新生活方式

人類學研究的生活方式是個廣泛的范疇。生活方式是回答人們“怎樣生活”的概念，通常指人們在一定的文化模式下，為滿足自身生活需要而運用各種物質和精神文化資源的活動方式和配置方式，廣義的生活方式研究領域包括政治生活、物質消費生活、精神文化生活、宗教生活等，狹義的生活方式研究領域主要指人們的日常生活，如衣、食、住、行、樂等[12]。歷史中科學技術與設計結合生產服務于人類生活的產物，這種產物不僅滿了足人類需求，同時重塑了人類的生活方式[13]。在數字化蓬勃發展的今天，大數據在衣、食、住、行、樂等領域塑造了新的生活方式，給人們的生活環境、行為習慣、體驗和價值觀帶來了巨大的變化，主要體現在智能穿戴、食品溯源、智能家居、智慧出行和新媒體等方面。

（一）在衣的領域

智能穿戴產品可在織物材料中內置傳感器，不僅不會影響衣物原有的舒適透氣性，還能監測人的體溫、心跳、呼吸、運動、肌肉活動和熱量消耗等數據，時時同步到手機等設備中，通過數據交互和云端分析等幫助人們了解體征體態的數據，智能穿戴常見的產品形態有衣服鞋襪、手表腕帶、眼鏡頭盔、書包配飾等，數字化使傳統衣物在保暖防護的基本功能上，新獲了健康數據監測的功能，豐富了人們的感知體驗。

（二）在食的領域

數字化的食品溯源可以幫助人們通過掃描一個小小的二維碼追溯到食品的生成、檢驗、運輸、銷售等每個環節的數據信息，大幅提升了食品的衛生安全情況，使人們安心地選購食品。數字化的溯源已成熟地在食品管理中應用，對人們日常食用的糧油、果蔬、水產、飲品等的監測數據不僅可以分散儲存、分析處理，還可以互聯互通、公示查詢，提高了人們對食品安全的知情權和掌控感。

（三）在住的領域

數字化家園為人們提供了一個全場景的新生活環境，智能家居已走入千家萬戶，居住環境中的安防、照明、采暖、家電、通信等智能云端操控和數字化管理，實現了個性化的“以人為本”的生活體驗，無論人們身在何處，都能通過遠程系統操控管理家中的設備，查看家里的情況，智能家電能自動感應并數字化地記錄人們的使用習慣。例如智能空調能數字化地顯示溫度、濕度和用電量，智能床墊能記錄人們的睡眠時長、睡眠深度和睡眠質量，智能電飯煲能記錄人們飲食習慣，生成米飯數量和口感的數據，智能冰箱能生成食材的種類和新鮮程度的數據，為人們推薦健康飲食的食譜。

（四）在行的領域

數字化已經顛覆了傳統出行方式，駕駛中的大數據地圖導航能夠推薦最優路線避免擁堵，輔助駕駛、語音控制、手勢識別等技術給人們提供了全新的駕駛交互體驗，出行平臺為每個用戶生成了出行記錄大數據，包括里程、次數、地點、時間等，數字化的智慧出行打造了人—車—環境的出行新模式，此外，國家也在大力建設公路、鐵路、水路和公交的大數據情報中心和共享生態系統，通過大數據提升交通管理的效率和安全性。

（五）在樂的領域

數字化的新媒體和電商平臺等為人們提供了豐富多彩的內容，在人們無意識的情況下，每個人的瀏覽路徑、點擊行為和收藏轉發等習慣均被數字化地記錄，通過對每個人年齡、性別、興趣、價值取向、行為習慣等大數據的分析，大數據的千人千面算法能夠依據每個人的畫像特征推薦內容，給人們帶來了前所未有的感官體驗和內容形式。

可見，大數據從衣、食、住、行、樂多個領域塑造了新的生活方式，數字化生活具有可量化、可追溯、可共享三個特點，人們在數字家園中獲得了全新體驗，大數據也成了生活中不可或缺的標尺和工具，帶著人們走向更加便利高效的未來。生活方式是設計的對象，生活方式離不開多種多樣的創新產品，設計師通過設計新產品直接或間接地影響著人們的生活方式。產品創新設計正在轉向為對有意義的數字化生活方式的設計，一方面大數據全面地記錄目標人群的生活方式，為設計師設計新產品輸入了需求和方向，另一方面設計師設計的新產品為目標人群提供了新的體驗和互動，時時生產大數據。

三、大數據構建產品全景圖

大數據構建產品全景圖主要體現在3個方面，一是品類全景圖，即平臺擁有百億級產品池的大數據；二是單品全景圖，即任何一個產品都有多維的大數據體系；三是產品展示全景圖，即產品的場景化360° 數字展示。大數據產品全景圖為產品的研產銷提供了數據化信息支持，提升了獲取產品信息的效率。大數據全景圖在人類學的研究中已經應用在了眾多領域，是解決基礎性問題的技術和工具，例如，谷歌數字圖書館自啟動的9年時間里將3000多萬冊的圖書轉化為了數字形式，人類學家通過對這些前所未有的全景大數據研究解釋文化的發展。

（一）大數據品類全景圖

大數據品類全景圖由百億級的不同品類、產品系列及單品數據構成，包括的數據維度有屬性、價格、銷量、增長率、評價、物流、服務和用戶等。品類指可以滿足消費者某一需求的產品集合，比如冰箱、手機、電視、洗衣機屬于不同的品類。產品系列是同一品類中不同的產品，比如高中低端的冰箱，不同功能的冰箱，不同尺寸的冰箱。大數據品類全景圖能夠分析出品類發展的驅動因素，了解品類間的競爭關系，識別出高潛品類，預見高增長的細分市場機會，是企業做年度產品戰略的重要依據。

（二）大數據單品全景圖

單品是具體的某一個產品，比如一款四開門智能冰箱、一款母嬰分區雙筒洗衣機。大數據單品全景圖由單個產品不同維度的眾多詳細數據構成，比如顏色、規格、材質、風格、銷售額、銷售量等，通過對數據的分析，能夠定位暢銷產品，分析暢銷產品的動因，了解產品趨勢，對產品創新機會深度挖掘。以阿里生意參謀上的大數據為例，在手機殼產品成交屬性中，能夠查看簡約、卡通、日韓等設計風格的銷售大數據，也能查看翻蓋殼、全包殼、斜挎式等不同功能的銷售大數據，還能查看硅膠、鋼化玻璃、真皮等不同材質的銷售大數據，這些大數據能夠幫助設計師快速了解手機殼的風格、功能、材質的需求。

（三）大數據產品展示全景圖

大數據產品展示全景圖類似于全景看房，對比傳統的平面產品展示圖，場景化360° 產品展示打破了平面圖單一的視角，能夠提升產品展示的真實性，用戶可以點擊滑動進行三維旋轉，選擇擴大某個細節，提升了產品展示的互動性和精細度。360° 場景化的產品展示塑造了三維立體的仿真空間，提升了用戶觀看的融入感，同時還可以記錄用戶對產品的關注點、點擊頻次等數據，為產品細節設計提供數據支持。目前，大數據產品展示全景圖已在電商銷售中的產品主圖，線下產品展覽等場景應用。

大數據產品全景圖的典型案例是美的大數據平臺開普勒系統，開普勒采用領先的數字技術將產品全價值鏈系統打通，形成了一個貫穿產品規劃、生產和銷售的大數據體系，整合了美的用戶、產品、電商、門店和售后的數億條信息，為美的產品的規劃、產品定位、產品目標人群、產品定價、產品創新概念、產品設計和產品運營等提供決策支撐。開普勒由水晶球、觀星臺、地動儀、服務號和螺旋儀5個部分構成，觀星臺能夠實時采集淘寶、天貓、京東、國美、蘇寧等電商平臺的大數據，通過數據可視化掌握家電行業的市場全局與變化動態，基于市場空白與消費者需求分析產品創新設計的機會，地動儀能夠自動采集電商平臺的產品銷量、用戶評價數據，并對各大社交網絡服務網站的用戶言論進行大數據分析，了解用戶畫像，為產品創新設計提供參考依據，基于物聯網、大數據、移動互聯網等數字技術，美的智慧家居將產品與用戶雙向連接得更加緊密[14]。

四、大數據助力產品遠讀

大數據的產品遠讀是指使用定量的方法發現不同時間和空間的產品規律，分析產品的發展脈絡和歷史演變過程，預測產品趨勢。遠讀幫助設計師以更深遠和廣闊的視角了解產品的時間維度和空間維度的分布態勢，是研究產品演變規律有效的方法。通過遠讀的方法對產品發展歷史進行量化的實證研究，為設計學、人類學、社會學、經濟學的跨學科發展提供了新的方向。

美國學者弗蘭科·莫萊蒂（ Franco Moretti）在2000年提出了“遠讀”（ Distant reading）的概念，遠讀旨在使用定量的方法發現不同時間和空間的演變過程和規律，莫萊蒂提出的遠讀概念在西方學術界產生了重要的影響，并形成了跨學科的數字人文研究，歷史學、文學史、社會學、傳播學等領域都已使用量化和模型來研究具體的人文問題，人文研究中遠讀常用的量化模型是表圖、地圖和樹圖，表圖可以通過定量數據描述生命周期，地圖呈現形式如何爭取空間，樹圖呈現形式的分叉與偏離，遠讀通過實證性的數據收集、分析和闡釋來研究人文的演變規律，遠讀已成為大數據時代人文研究的新范式，遠讀推動了世界人文的宏觀分析[15]。那么，大數據產品遠讀對產品創新設計具有哪些價值呢？

（一）透視產品發展脈絡

大數據的產品遠讀能夠追溯某一行業各種產品發展的歷史脈絡和新產品出現的關鍵歷史時間節點，也能透視各種產品在不同區域的發展環境和發展態勢，了解空間上區域市場的差異化表現，幫助設計師從眾多維度透視產品的發展歷史和未來趨勢。以信息傳播工具為例，可以通過大數據追溯報紙、收音機、傳真機、打印機、電話、電視等產品的發展演變規律，分析全世界的范圍內，這些產品發展路徑和分布情況。聚焦到電視這個品類，大數據能夠遠讀電視概念的提出、產品專利、首個產品上市、產品演變、應用領域的歷史演變過程，從時間和空間上對電視產品的發展脈絡進行分析。通過大數據能夠遠讀到機械電視、電子電視、黑白電視、彩色電視、液晶電視、3D電視的演變脈絡和社會背景，分析電視技術CRT、液晶、LCD、LED、OLED的走勢，洞察電視在家用、醫療、教育、廣告等領域的需求數量和使用頻次等。

（二）管理產品的生命周期

大數據的產品遠讀能夠幫助設計師了解某一產品從在市場上出現到產品發展的導入期、發展期、成熟期至衰退期的每個關鍵的時間節點及周期，通過產品生命周期在時間軸上關鍵節點的大數據分析，幫助設計師預測未來。互聯網和物聯網的發展為大數據的產品遠讀奠定了技術基礎和數據采集渠道，積累了更加全面豐富的產品數據，為產品的預測提供了更可靠的大數據支持。以吸塵器產品為例，通過大數據監測，見圖3，產品在2013年至2015年處于探索導入期，2016年至2017年受手持吸塵器無線化技術和掃地機器人智能導航技術發展的推動，吸塵器產品處于高速發展期，2018年至2019年處于技術瓶頸的穩定成熟期，2020年后受掃地機器人自清潔技術和手持洗地技術的發展，驅動吸塵器產品進入到了二次上升期，從趨勢來看，吸塵器產品吸塵洗地一體化將成為基本功能，通過大數據對吸塵器細分品類分析，可以發現洗地機處于高速增長階段，而微式、臥式、立式吸塵器呈高速下降的趨勢，這些大數據分析為產品創新設計的方向和技術路線等提供了指引。

結語

在數字化的時代里，每個人都是數據的創造者，也享受著數據帶來的便利。大數據塑造了新的生活方式、構建產品全景圖，助力產品遠讀，為產品創新設計提供了新的材料和方法。“中國制造 2025”戰略貫徹提效創新的基本方針，產品創新設計將走向數字化和智能化的路線。

基金項目：清華大學自主科研計劃資助，“supported by Tsinghua University Initiative Scientific Research Program”（課題編號：2021THZW）

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